数字图像处理基础与应用详解

"数字图象处理考试题与答案.doc" 在数字图像处理领域，图像的数字化是将模拟图像转化为数字图像的过程，主要包括扫描、采样和量化三个步骤。扫描是将图像分解成离散的点，采样则是决定这些点的密度，即决定图像的分辨率，而量化则将采样得到的连续灰度值转换为有限数量的离散灰度级。在这个过程中，可能出现两种质量缺陷：一是采样不足导致的马赛克现象，表现为图像块状化；二是量化不足产生的假轮廓，使得图像边缘出现阶梯状失真。 对于灰度变换缓慢的景物，由于灰度变化不剧烈，可以采用较粗的采样率和精细的量化级别，以减少计算量并保持图像质量。相反，如果图像包含大量细节，应提高采样率，采用更粗的量化，以捕捉更多的细节信息，尽管这可能会增加数据量。 数字图像处理的应用非常广泛，涵盖了生物医学、遥感、工业、军事、通信和公安等多个领域。例如，在生物医学中，用于显微图像分析、X光成像和超声成像等；在遥感航天领域，图像处理用于地图制作、气象监测、天文观测等；通信领域则涉及图像和影像传输；工业应用如生产监控和产品质量检测；军事和公安领域包括指纹识别、雷达侦测和地形识别等。 图像处理系统的结构包括输入、存储、处理、输出和网络传送五个环节。输入设备如扫描仪或数码相机负责获取图像信息；存储器用于暂存和管理图像数据；处理器执行各种图像处理算法，如滤波、增强、压缩等；输出部分可以是投影显示或硬拷贝打印；网络传送则实现图像数据的共享和远程传输。 马赫带效应是人类视觉系统对图像边缘比照度增强的感知现象，图像处理中可以利用这一效应来增强图像的对比度。通过调整图像的灰度级，使得亮度变化部位的相邻区域对比度增大，形成更明显的边缘，从而达到锐化图像的效果。 直方图是描述图像灰度分布的图形表示，它展示了图像中各灰度级出现的频次。直方图均衡化是图像处理中一种常见的方法，通过改变图像的灰度分布，使得图像的整体亮度分布更加均匀，从而提高图像的对比度，使得图像的细节更加明显。在实际操作中，可以通过调整直方图，将低频的灰度级映射到更高的频次，高频的灰度级映射到较低的频次，从而实现直方图均衡化处理。 数字图像处理是多学科交叉的领域，涉及图像的获取、分析、增强、压缩和传输等多个方面，其目的是提高图像的质量，提取有用信息，并服务于各个行业的需求。理解和掌握这些基本概念和技术，对于理解和应用数字图像处理至关重要。